Досліджено особливості інтелектуальних компонент інтегрованих автоматизо- ваних систем управління. Розглянуто створення інтелектуальної компоненти ІАСУ для енергетичних систем. Запропоновано нейромережні методи прогнозування споживання електроенергії підприємством на основі машини геометричних перетворень. Наведено результати проведених експериментів.
1. Medykovskyy M., Tsmots I., Tsymbal Y. and Doroshenko A. Development of a regional energy efficiency control system on the basis of intelligent components, 2016 XIth International Scientific and Technical Conference Computer Sciences and Information Technologies (CSIT), Lviv, 2016, pp. 18–20. doi: 10.1109/STC-CSIT.2016.7589858.
2. European SmartGrids Technology Platform. Vision and Strategy for Europe’s Electricity Networks of the Future. – Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2006.
3. Медиковський М. О., Цмоць І. Г., Дорошенко А. В. Інтелектуальні компоненти оцінювання складових безпеки підприємства // Збірник наукових праць “Моделювання та інформаційні технології” Інституту проблем моделювання в енергетиці. – Вип. 71, 2014. – С. 58–66.
4. Ткаченко Р., Дорошенко А. Класифікація даних в умовах невизначенностей за допомо- гою нейроподібних структур на основі моделі геометричних перетворень // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2008. – № 612. – С. 159–165.
5. Ткаченко Р., Дорошенко А. Нейроподібні структури машини геометричних перетворень у завданнях інтелектуального аналізу даних // Вісник Нац. ун-ту “Львівська політехніка”: Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – 2009. – № 638. – С. 179–184.
6. Цмоць І. Г., Медиковський М. О., Цимбал Ю. В. Засоби інтелектуальної обробки даних у системі управління енергоефективністю економіки регіону. // Актуальні проблеми економіки. – 2013. – № 12(1150) – С. 271–277.
7. Tkachenko R. , Yurchak I. and Polishchuk U. Neurolike networks on the basis of Geometrical Transformation Machine, 2008 International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, Polyana, 2008, pp. 77–80. doi: 10.1109/MEMSTECH.2008.4558743.
8. Polishchuk U. , Tkachenko P. , Tkachenko R. and Yurchak I. Data compression methods with using neurolike GTM structures, 2009 5th International Conference on Perspective Technologies and Methods in MEMS Design, Zakarpattya, 2009, pp. 68–69.
9. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс: пер. с англ. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
10. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации / пер. с польск. И. Д. Рудинского. – М.: Финансы и статистика, 2004. – 344 с.